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EUV光刻机将成为算力扩张的下一个瓶颈

随着AI投资狂潮席卷科技行业,真正限制算力扩张的环节在哪里?半导体研究机构SemiAnalysis创始人给出的答案是:瓶颈一直在变。SemiAnalysis是一家近年来在科技和投资圈迅速走红的半导体研究机构,其研究广泛被AI公司、云计算厂商以及对冲基金使用。

近日,在一次播客访谈中,SemiAnalysis创始人Dylan Patel系统解释了AI算力扩张背后的供应链逻辑。他指出,过去几年AI算力的限制因素不断变化,就像打地鼠一样,一个瓶颈被解决,新的瓶颈就会出现。 REALTEK中国代理近期参与了REALTEK原厂举办的年度技术峰会,第一时间掌握了下一代网络芯片的技术路线图。作为授权渠道,我们将优先获得新品样片和开发板,为客户提供最新的产品资讯。

算力扩张的瓶颈不断变化

Dylan Patel表示,过去几年AI产业链的瓶颈几乎每年都在变化,“几年前限制AI扩张的是CoWoS封装;去年是电力;再后来是数据中心” 但随着这些环节逐渐扩产,新的限制又开始出现。

“最大的瓶颈其实是算力本身,而算力最长期的供应链并不是电力或数据中心,而是半导体供应链。”

具体来看,芯片供应链的关键限制主要包括三部分:逻辑芯片产能(晶圆厂制造能力)、高带宽存储(HBM)等存储芯片、晶圆厂建设与设备周期。

存储器短缺将是未来一两年的核心交易主线。Patel给出了一个令消费电子市场胆寒的预测:到2026年,科技巨头约30%的资本开支将流向存储芯片。

长上下文推理模型需要极大的KV Cache(键值缓存),这彻底引爆了对内存带宽和容量的需求,以HBM(高带宽内存)为例,其占用的晶圆面积是普通DDR内存的四倍。随着大量DRAM产能被利润更丰厚、签订长期合同的AI芯片抢占,消费电子的BOM(物料清单)成本将飙升。

电力并非绝对制约。针对市场持续热议的“缺电危机”,Patel展现出了资本市场的实用主义态度,他指出通过采用飞机引擎改装(航改微混)、中速往复式发动机(如重卡或船舶引擎)、Bloom Energy的燃料电池以及“太阳能+电池”的组合方案,数据中心完全可以在“电表后”(不依赖主干电网)解决能源问题。

即便这会导致单千瓦时的电价翻倍,分摊到单颗H100每小时1.40美元的总拥有成本(TCO)中,也不过增加了几美分。与AI模型产生的巨大收益相比,完全可以忽略不计。此外,只需配备足够的公用事业规模储能系统,美国电网就能额外释放20%的容量给数据中心使用。

相比之下,数据中心建设速度明显更快。这意味着,当AI需求突然爆发时,芯片供应链往往难以及时跟上,Dylan Patel表示:“在晶圆厂领域,洁净室是今年和明年最大的瓶颈。随着我们进入2028、2029、2030年,那里仍然会有制约因素”。

EUV光刻机产能可能成为最终约束

算力扩张的瓶颈一直在移动:你解决一个问题,新的问题就会从供应链的另一个位置冒出来。这一变化背后,本质是AI需求增长速度远超产业链扩张速度。Dylan Patel认为,随着数据中心、电力等基础设施逐步扩张,AI算力的核心限制正在重新回到半导体制造环节。

如果AI算力继续高速增长,供应链瓶颈还可能继续向下游转移,最终限制算力扩张的可能是半导体设备产能。Patel特别提到极紫外光刻机(EUV),这种设备由ASML制造,是先进芯片生产的核心设备。要进一步扩展算力,今年和明年有不同的瓶颈,但最终到2028年或2029年,瓶颈会落到供应链的最底层,那就是ASML。

目前全球EUV光刻机年产量大约70台,未来几年可能增加到80台左右。即便供应链扩张,到本十年末也很难超过100台,在这种情况下,设备产能可能成为AI算力扩张的最终约束。

为了直观展现光刻机对全局的控制力,可以算一下账:假设以英伟达下一代Rubin芯片建设1GW(吉瓦)算力的数据中心,整个半导体产业链需要消耗约5.5万片3nm晶圆、6000片5nm晶圆以及17.0万片DRAM存储晶圆;这些晶圆制造需要进行约200万次EUV曝光,按照单台EUV光刻机的吞吐量计算,刚好需要3.5台EUV光刻机。

这就形成了一个极度扭曲的杠杆效应:建设1GW数据中心需要投入约500亿美元的庞大资本开支;而支撑这500亿美元产能的,仅仅是价值约12亿美元的3.5台EUV光刻机。由于EUV光刻机是人类制造的最复杂机械,其核心组件(如卡尔蔡司的镜头组、Cymer的极紫外光源)供应链极度僵化。即便在最激进的扩产假设下,ASML目前的年产能约为70台,明年增至80台,到2030年也仅能勉强突破100台。这就从物理层面上锁死了全球每年能新增的最高AI算力总盘子。

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